Apa yang Terjadi Ketika Bisnis Tak Lagi Mampu Membayar AI Mereka?

Pada tahun-tahun awalnya, Uber membuat ongkos perjalanan lintas kota lebih murah daripada taksi. Investor menanggung selisihnya sampai perusahaan perlu menghasilkan uang. Data dari Rakuten Intelligence menunjukkan bahwa tarif layanan pesan-antar kendaraan di AS naik 92% antara 2018 dan 2021, dan pada 2023, bahkan CEO Uber terkejut saat mendengar biaya perjalanan sejauh tiga mil di New York.

Kecerdasan buatan sedang mendekati momen serupa. Anthropic mengonfirmasi pada Juni bahwa mereka telah secara rahasia mengajukan permohonan untuk mencatatkan saham di bursa AS, dan kabarnya OpenAI sedang bersiap menyusul. Perusahaan terbuka harus mempertanggungjawabkan kinerjanya kepada pemegang saham setiap kuartal, dan pengawasan itu cenderung memengaruhi harga.

Hal itu memunculkan pertanyaan yang belum banyak diajukan oleh bisnis: apa yang terjadi jika AI yang menjadi andalan produk mereka menjadi lebih mahal, lebih dibatasi, atau keduanya? Jawabannya lebih bergantung pada cara setiap bisnis dibangun dengan memanfaatkan AI daripada keputusan yang diambil laboratorium AI, dan masih ada waktu untuk bersiap.

Biaya AI Beralih dari Anggaran TI ke Model Bisnis

Tagihan AI pertama cukup kecil untuk dimasukkan ke pos eksperimen. Kini, AI digunakan dalam produk dan alur kerja, sehingga biayanya berdampak langsung pada margin. Harga saat ini mencerminkan periode investasi besar-besaran.

Dalam pengujian oleh firma riset SemiAnalysis, paket Claude Max seharga $200 per bulan menghasilkan penggunaan senilai sekitar $8.000 per bulan berdasarkan tarif API standar. Ini sangat menguntungkan bagi pengguna dan menunjukkan betapa jauhnya sebagian harga dari biaya dasar penyediaan layanan.

Sejumlah penyesuaian sudah mulai dilakukan. Pada pertengahan 2025, Cursor, alat pemrograman berbasis AI, mengubah paketnya yang seharga $20 per bulan menjadi penggunaan yang ditagih berdasarkan tarif API, sementara Anthropic memberlakukan batas penggunaan mingguan bagi pengguna Claude Code terberatnya. Pengembang Simon Willison menduga era penggunaan AI yang disubsidi investor mungkin akan berakhir.

Para analis menyampaikan saran serupa. Panduan Gartner pada Agustus 2026 mendesak para pemimpin untuk bersiap menghadapi kemungkinan kenaikan harga AI. Para analisnya juga memperingatkan bahwa organisasi yang tidak memahami bagaimana biaya AI meningkat seiring pemakaian dapat salah memperkirakan biaya tersebut sebesar 500% hingga 1.000%.

Penurunan harga per unit membantu, tetapi ada batasnya. Epoch AI menunjukkan bahwa harga untuk tingkat kinerja AI tertentu turun tajam setiap tahun. Namun, para peneliti MIT menemukan bahwa model penalaran yang lebih baru menggunakan jauh lebih banyak daya komputasi untuk menghasilkan jawaban. Tagihan bertambah seiring penggunaan, dan penggunaan terus meningkat.

Dampak Perusahaan Terbuka di Bidang AI bagi Startup yang Dibangun di Atas Teknologi Mereka

Pencatatan saham di bursa menuntut disiplin. Laboratorium AI yang menjadi perusahaan terbuka perlu menunjukkan kepada investor jalan menuju margin yang berkelanjutan, dan penetapan harga merupakan salah satu cara paling langsung untuk mencapainya. Ini dapat berarti harga dasar yang lebih tinggi, batas penggunaan yang lebih ketat, pemindahan fitur ke paket premium, atau penghentian model lama lebih cepat.

Startup juga bersaing di pasar yang sama dengan pemasoknya. Laboratorium AI semakin banyak menawarkan aplikasi mereka sendiri, seperti yang dilakukan Anthropic dengan Claude Code, sehingga bisnis perlu memperjelas nilai tambah yang mereka tawarkan di luar model itu sendiri.

Ada pula sisi positifnya. Perusahaan terbuka mengungkapkan lebih banyak informasi, sehingga pelanggan dapat memahami dengan lebih jelas cara penetapan harga AI. Persaingan antarpenyedia, ditambah model terbuka yang berkembang pesat, seharusnya membantu menjaga harga tetap terkendali bagi mereka yang siap beralih.

Cara Perusahaan Mengurangi Ketergantungan

Risiko bisnis bermuara pada dua pertanyaan. Apakah pelanggan cukup menghargai layanan tersebut hingga bersedia membayar lebih jika biaya naik? Dan apakah marginnya cukup untuk menyerap kenaikan harga? Bagi bisnis yang belum yakin dengan jawabannya, lima praktik berikut dapat membantu, dan semuanya bisa diterapkan tanpa harus memulai dari nol.

Ketahui biaya setiap tugas. Banyak tim mengetahui tagihan AI bulanan mereka, tetapi tidak tahu biaya untuk satu tindakan pelanggan. Mengukur biaya per tugas menunjukkan fitur, klien, atau kasus penggunaan mana yang akan merugi jika harga naik 30%, 50%, atau bahkan 100%.

Gunakan AI untuk hal-hal yang paling bernilai. Model besar paling unggul dalam menangani situasi yang tidak pasti, misalnya saat menghadapi suatu masalah untuk pertama kalinya. Perangkat lunak konvensional sering kali lebih cocok untuk pekerjaan berulang. Dalam pengujian perangkat lunak, misalnya, AI dapat menentukan cara memeriksa alur penggunaan sekali, lalu pemeriksaan itu dapat dijalankan ribuan kali sebagai kode biasa tanpa memanggil model.

Pilih model yang sesuai dengan tugasnya. Epoch AI menemukan bahwa model terbuka terbaik yang dapat dijalankan pada satu kartu grafis konsumen tertinggal sekitar satu tahun atau kurang dari model-model terdepan. Untuk pekerjaan rutin, model yang lebih kecil atau dihosting sendiri dapat memberikan hasil yang memadai dengan biaya jauh lebih rendah.

Pertahankan opsi untuk beralih. Produk yang dibangun dengan mengandalkan fitur khusus dari satu penyedia adalah yang paling sulit dialihkan. Lapisan sederhana antara produk dan model, ditambah pengujian alternatif secara berkala, dapat mengubah kenaikan harga di masa mendatang menjadi bahan negosiasi.

Tetapkan harga berdasarkan hasil. Menagih pelanggan berdasarkan jumlah token berarti setiap perubahan harga AI langsung dibebankan kepada mereka. Biaya tetap untuk setiap hasil, seperti tugas yang selesai atau permintaan yang ditangani, menjaga harga tetap stabil bagi pelanggan dan memberi bisnis ruang untuk menyerap perubahan biayanya sendiri. Logika yang sama juga berlaku saat membeli: alat yang harganya ditetapkan per hasil membuat pengeluaran di masa mendatang lebih mudah diperkirakan.

Keterjangkauan Ditentukan Sejak Tahap Perancangan

Kenaikan harga Uber tidak mengakhiri layanan transportasi daring. Kenaikan itu mengakhiri model bisnis yang berasumsi bahwa biaya perjalanan akan selalu disubsidi. AI kemungkinan akan mengikuti jalur serupa. Saat laboratorium-laboratorium besar melantai di bursa, harga AI akan lebih mendekati biaya penyediaannya, dan bisnis akan dinilai berdasarkan apakah produk mereka tetap berfungsi pada harga tersebut.

Perusahaan yang paling siap menghadapi perubahan ini memperlakukan AI sebagai dependensi yang perlu diukur dan dikelola. Bagi bisnis yang belum memulainya, belum terlambat. Setiap langkah ini dapat dimulai pada kuartal ini, dan masing-masing akan memudahkan mereka menghadapi perubahan harga berikutnya.